Escolher entre PyTorch e TensorFlow para projetos de visão computacional

Apesar da rapidez com que tecnologias de IA, como a visão computacional e a análise de imagens, utilizadas para analisar e compreender dados visuais, estão a evoluir, alguns princípios básicos continuam os mesmos. Os programadores ainda precisam de formas simples e fiáveis de criar, treinar e implementar modelos.

Fig. 1. A visão computacional pode ajudar em várias tarefas de visão. (Fonte)

É por isso que os frameworks de IA são uma parte tão importante do desenvolvimento de IA. Em termos simples, um framework de IA é um sistema fundamental para criar e treinar modelos de machine learning.

Fornece funcionalidades essenciais, como operações com tensores (para trabalhar com dados multidimensionais, como imagens), diferenciação automática (calculando automaticamente como um modelo deve ajustar-se durante o treino) e aceleração de hardware (utilizando GPUs e hardware especializado, como TPUs, para acelerar os cálculos).

Entre os muitos frameworks disponíveis atualmente, PyTorch e TensorFlow são dois dos mais utilizados para criar soluções de visão computacional. Ambos fornecem as ferramentas essenciais necessárias para treinar e executar modelos de deep learning, mas seguem abordagens ligeiramente diferentes.

PyTorch e TensorFlow fornecem as ferramentas necessárias para criar, treinar e implementar modelos de deep learning, mas diferem na forma como abordam os fluxos de trabalho de desenvolvimento. PyTorch privilegia a flexibilidade e uma experiência mais intuitiva e nativa de Python, enquanto TensorFlow oferece um ecossistema mais estruturado, com uma vasta gama de ferramentas integradas.

Neste artigo, vamos comparar PyTorch e TensorFlow em áreas essenciais, como facilidade de utilização, flexibilidade e implementação, para ajudar-te a escolher a opção mais adequada ao teu projeto de IA de visão. Vamos começar!

Uma visão geral dos frameworks de deep learning em visão computacional#

Antes de explorarmos PyTorch e TensorFlow, vamos analisar mais atentamente os frameworks de deep learning e o papel que desempenham na visão computacional.

Os frameworks de deep learning são ferramentas que simplificam a forma como os modelos de machine learning são criados e treinados. Em vez de implementarem operações matemáticas de baixo nível a partir do zero, os programadores podem utilizar bibliotecas e interfaces de alto nível (frequentemente designadas por APIs de alto nível) para conceber, treinar e avaliar modelos de forma mais eficiente.

Tratam de todo o trabalho complexo por trás das redes neuronais, que são modelos que aprendem padrões a partir de dados para fazer previsões. Os frameworks gerem tarefas essenciais, como o processamento de dados, a criação de modelos, o treino, a execução em tempo de execução e a aceleração de hardware, permitindo que os programadores se concentrem mais em melhorar os modelos e resolver problemas do mundo real.

Também servem de base para bibliotecas de nível superior. Por exemplo, ferramentas como o pacote Ultralytics para Python facilitam o treino e a execução de modelos de visão computacional compatíveis com tarefas como deteção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias, sendo construídas sobre frameworks como PyTorch.

Fig. 2. Um exemplo de deteção de objetos (Fonte)

Por outras palavras, os frameworks funcionam como o backend, tratando dos cálculos essenciais e do processo de treino, enquanto as bibliotecas de nível superior se concentram em simplificar a utilização dessas capacidades. Na visão computacional, isto ajuda a gerir tarefas complexas, trabalhar com grandes conjuntos de dados e criar modelos que funcionam de forma fiável em aplicações do mundo real.

Explorar frameworks populares de deep learning#

Agora que compreendemos melhor os frameworks de deep learning, vamos explorar PyTorch e TensorFlow. Ambos são frameworks amplamente utilizados em visão computacional.

Compreender o ecossistema PyTorch#

PyTorch é um framework de deep learning de código aberto, originalmente desenvolvido pela equipa de investigação de IA da Meta e lançado em 2017. Atualmente, é mantido pela PyTorch Foundation, parte da Linux Foundation, que apoia o seu desenvolvimento contínuo e os contributos da comunidade.

É amplamente utilizado para criar modelos de IA e de visão computacional e funciona de forma integrada com Python, facilitando aos programadores escrever, testar e atualizar redes neuronais de forma flexível e intuitiva.

Uma das principais razões para a popularidade do PyTorch é o seu grafo de computação dinâmico (também conhecido como execução eager). Isto permite criar e modificar modelos enquanto estes são executados, facilitando a depuração e a experimentação. Isto é especialmente útil em projetos de visão computacional, nos quais os modelos frequentemente precisam de ajustes durante o treino.

PyTorch é normalmente utilizado em tarefas como deteção de objetos, classificação de imagens e análise de vídeo. Também inclui ferramentas integradas para gerir conjuntos de dados, treinar modelos, avaliar métricas de desempenho, otimizar resultados e ajustar modelos.

Fig. 3. Uma análise da classificação de imagens (Fonte)

O seu ecossistema em crescimento e o forte apoio da comunidade facilitam a criação de fluxos de trabalho consistentes em diferentes ambientes. Muitas ferramentas de visão computacional de vanguarda, incluindo os modelos Ultralytics YOLO, são treinadas com PyTorch.

O que é o TensorFlow?#

Tal como PyTorch, TensorFlow é um framework de deep learning de código aberto desenvolvido e mantido principalmente pela Google. É utilizado para criar e implementar sistemas de IA e utiliza principalmente Python, com suporte para outras linguagens de programação, como C++ e JavaScript. Suporta todo o processo de desenvolvimento, desde a criação de modelos até à sua execução em aplicações do mundo real.

Um dos maiores pontos fortes do TensorFlow é o seu ecossistema. Inclui ferramentas como Keras para criar modelos, LiteRT (anteriormente conhecido como TensorFlow Lite ou TFLite) para executar modelos em dispositivos edge, TensorFlow Serving para produção e TensorFlow.js para aplicações Web.

Também inclui ferramentas como o TensorBoard para visualizar o desempenho dos modelos e o progresso do treino. Isto facilita a transição das equipas da experimentação para a implementação dentro de um único framework.

No que diz respeito à visão computacional, TensorFlow suporta a criação e gestão de fluxos de trabalho complexos e prontos para produção em plataformas de cloud, dispositivos edge e sistemas empresariais. Por exemplo, os modelos treinados podem ser convertidos para formatos que funcionam de forma eficiente em dispositivos móveis e incorporados, como sistemas Android e hardware edge, permitindo inferência em tempo real em casos de utilização prática.

Além disso, TensorFlow suporta treino distribuído e otimização em unidades de processamento central (CPUs), GPUs, unidades de processamento tensorial (TPUs) e infraestrutura de cloud, sendo adequado para cargas de trabalho de machine learning em grande escala.

PyTorch vs TensorFlow: principais diferenças#

Em seguida, vamos comparar PyTorch e TensorFlow em áreas essenciais da visão computacional, incluindo facilidade de utilização, flexibilidade e implementação.

Considerar a facilidade de utilização do PyTorch e do TensorFlow#

PyTorch é frequentemente considerado fácil de aprender, especialmente para principiantes e investigadores. O seu design orientado para Python e a sintaxe simples tornam simples criar e testar modelos de deep learning sem grande configuração. Podes escrever código rapidamente, executar experiências e fazer alterações durante o treino, acelerando o desenvolvimento.

TensorFlow adota uma abordagem mais estruturada. Com ferramentas como Keras, tornou-se muito mais simples criar modelos, mas pode ser necessário algum tempo para te habituares a trabalhar com todo o ecossistema. Essa estrutura pode ser útil, especialmente em projetos maiores ou mais complexos.

De forma geral, ambos os frameworks são fáceis de utilizar, mas as respetivas curvas de aprendizagem diferem ligeiramente. PyTorch tende a parecer mais flexível no início, enquanto TensorFlow proporciona uma configuração mais organizada à medida que os projetos crescem.

Flexibilidade vs fluxos de trabalho estruturados no PyTorch e no TensorFlow#

PyTorch é amplamente conhecido pela sua flexibilidade na criação de algoritmos de IA. Os programadores podem alterar facilmente arquiteturas, experimentar diferentes abordagens de treino e ajustar fluxos de trabalho sem limitações rígidas. Isto torna-o adequado para projetos nos quais a experimentação, a prototipagem rápida e a iteração rápida são importantes.

Outra vantagem do PyTorch é a facilidade de depuração. Como é executado num ambiente dinâmico baseado em Python, os programadores podem inspecionar o que está a acontecer dentro do modelo durante o treino e corrigir problemas rapidamente, o que ajuda a acelerar o desenvolvimento.

TensorFlow, por outro lado, privilegia fluxos de trabalho mais estruturados. Incentiva a utilização de pipelines e ferramentas padronizados, permitindo aos utilizadores manter a consistência em projetos maiores. Isto é especialmente útil na gestão de sistemas complexos que exigem processos estáveis e repetíveis.

Na prática, ambos os frameworks suportam um desenvolvimento flexível e fluxos de trabalho estruturados, mas PyTorch tende a parecer mais flexível durante a experimentação, enquanto TensorFlow oferece uma abordagem mais estruturada para organizar os fluxos de trabalho.

Analisar o suporte à implementação em produção#

Ao criar sistemas de visão computacional, o suporte à implementação e à produção são fatores essenciais a considerar. TensorFlow tem um ecossistema sólido para implementação, com ferramentas que suportam a execução de modelos em dispositivos móveis, aplicações Web e plataformas de cloud, sendo adequado para utilização no mundo real em grande escala.

PyTorch também suporta a implementação e expandiu as suas capacidades de produção nos últimos anos. Oferece ferramentas para disponibilizar modelos e exportá-los para diferentes formatos, permitindo que sejam executados em vários ambientes com elevada compatibilidade.

Em termos simples, ambos os frameworks podem ser utilizados para implementação, mas TensorFlow fornece um conjunto de ferramentas mais integrado, enquanto PyTorch oferece uma abordagem mais flexível, dependendo do fluxo de trabalho.

Desempenho e escalabilidade de ambos os frameworks#

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos, o desempenho e a escalabilidade tornam-se considerações importantes. Influenciam a eficiência com que os modelos são treinados e a forma como escalam em diferentes hardwares e sistemas distribuídos.

PyTorch é conhecido pela sua flexibilidade durante o desenvolvimento, permitindo aos programadores testar rapidamente ideias, iterar sobre modelos e aperfeiçoar o desempenho. Também suporta treino distribuído através de ferramentas como o Paralelismo de Dados Distribuídos (DDP), permitindo escalar em várias GPUs, incluindo sistemas compatíveis com CUDA, e pode também ser utilizado com aceleração por TPU.

De forma semelhante, TensorFlow oferece um forte suporte à escalabilidade de cargas de trabalho, com ferramentas para treino distribuído, fluxos de trabalho baseados em cloud e hardware especializado, como TPUs. O seu ecossistema consegue gerir treino e implementação em grande escala em diferentes ambientes.

De forma geral, ambos os frameworks conseguem lidar com cargas de trabalho exigentes e de alto desempenho em visão computacional. A principal diferença está na forma como abordam a escalabilidade e a gestão dos fluxos de trabalho.

Comunidade e adoção industrial do PyTorch e do TensorFlow#

PyTorch e TensorFlow são amplamente utilizados na investigação e na indústria, contando com comunidades e ecossistemas fortes. Também incluem documentação extensa, tutoriais e recursos de aprendizagem que apoiam os programadores à medida que desenvolvem e aperfeiçoam as suas competências.

PyTorch é especialmente popular nas comunidades de código aberto e de investigação. A sua flexibilidade e facilidade de experimentação tornaram-no uma escolha comum para trabalho académico e desenvolvimento de novos modelos, fazendo com que muitas inovações recentes sejam desenvolvidas com PyTorch.

TensorFlow também tem uma adoção abrangente, sobretudo em ambientes de grande escala e orientados para a produção. O seu ecossistema e as suas ferramentas apoiam equipas e indivíduos que trabalham em sistemas complexos que exigem consistência e manutenção a longo prazo.

Como PyTorch e TensorFlow se integram no ecossistema Ultralytics YOLO#

À medida que aprendes sobre PyTorch e TensorFlow, podes perguntar-te como escolher entre os dois com base nos requisitos do teu projeto. Em última análise, a decisão pode variar consoante o teu fluxo de trabalho, os teus objetivos e as tuas necessidades de implementação.

Vejamos um exemplo do mundo real para tornar esta distinção mais clara. Considera trabalhar com modelos Ultralytics YOLO.

Ao treinar um modelo como o Ultralytics YOLO26, PyTorch é utilizado como framework subjacente. Isto permite aos programadores experimentar arquiteturas de modelos, ajustar definições de treino e iterar rapidamente enquanto trabalham com conjuntos de dados.

Fig. 4. Utilizar YOLO26 para detetar objetos numa imagem (Fonte)

Depois de treinado, o modelo pode ser exportado para diferentes formatos, incluindo TensorFlow.js e LiteRT (anteriormente TensorFlow Lite), tornando possível implementar o mesmo modelo em vários ambientes, como dispositivos móveis, hardware edge e sistemas de cloud.

Neste fluxo de trabalho, PyTorch é utilizado durante a fase de desenvolvimento e treino, enquanto as ferramentas relacionadas com TensorFlow podem ser utilizadas durante a implementação em ambientes de produção, dependendo da plataforma de destino. No entanto, isto pode variar consoante o fluxo de trabalho específico e os requisitos do projeto.

Em alguns casos, pode ser utilizado um único framework ao longo de todo o pipeline, desde o treino até à implementação. Noutros, podem combinar-se várias ferramentas e formatos para responder a diferentes necessidades de implementação.

Principais conclusões#

PyTorch e TensorFlow são frameworks de machine learning amplamente utilizados em ciência de dados e visão computacional, e cada um tem os seus próprios pontos fortes. Em vez de escolher um em detrimento do outro, a decisão resume-se frequentemente ao que melhor se adapta ao teu fluxo de trabalho e às necessidades do teu projeto. Em muitos casos, utilizá-los em conjunto pode ajudar a criar sistemas de IA mais eficientes e escaláveis.

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